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二类水体组分复杂，其光谱受到多个水色要素的共同作用，各研究区域水色要素的化学组成有很大差异，引起较大的光谱差异，所以很难建立适用于全球二类水体的各水色要素的较统一的遥感反演算法。本研究旨在以珠江口为研究海区，提出水色三要素高光谱遥感反演的新思路，并依据实测数据，建立了适宜珠江口及邻近海区水体特征的叶绿素、悬浮泥沙和黄色物质反演算法。
在叶绿素高光谱遥感算法的建立中，主要采用高光谱的一阶导数和包络线去除方法计算荧光峰包络面积，建立荧光峰包络面积与叶绿素浓度的关系。首先评价常规算法(即蓝绿比值算法、叶绿素荧光基线高度算法和归一化荧光高度算法)在珠江口叶绿素反演中的可行性，发现蓝绿比值法在二类水体中受到黄色物质和悬浮泥沙影响而失效，荧光基线高度和归一化荧光高度算法的反演结果不理想。然后对珠江口叶绿素光谱特征分析表明荧光峰对叶绿素浓度有强响应，悬浮泥沙仅对遥感反射比的绝对值有影响而对荧光峰形状并没有显著影响。基于以上分析作者提出荧光峰包络面积法，该方法一方面以除以基线的形式消除了悬浮泥沙对荧光波段遥感反射比绝对值的影响，另一方面包络线去除后的荧光峰面积涵盖了荧光峰高度以及荧光峰宽度等信息。结果表明，荧光包络面积更加适宜于珠江口二类水体的叶绿素浓度反演。算法在计算包络线去除后的荧光峰面积时，荧光峰部分波段数越多，荧光包络面积越接近于真实值。所以在叶绿素浓度的反演中，我们选择10nm光谱分辨率的Hyperion数据。实际的Hyperion叶绿素分布图进一步验证了荧光包络面积在珠江口是可行的而且优于荧光基线高度算法。
在悬浮泥沙高光谱遥感算法的建立过程中，作者采用分段算法来反演珠江口悬浮泥沙。算法以Rrs(620)/Rrs(560)=0.9为阈值，当Rrs(620)/Rrs(560)<0.9时，红绿波段比值可以较好地反演悬浮泥沙浓度。随着悬浮泥沙浓度的增加，Rrs(620)/Rrs(560)>0.9，红绿比值趋于饱和，对悬浮泥沙的变化响应不敏感，此时采用包含红波段和近红外波段的波段比值提取水体的悬浮泥沙浓度。检验结果表明，悬浮泥沙平均相对误差为10.7％，相关系数平方为0.9。利用该分段算法从MERIS遥感图像中提取珠江口水体的悬浮泥沙浓度分布得到较好效果。选择MERIS成像光谱仪建立悬浮泥沙算法，因为珠江口悬浮泥沙反演算法并不像叶绿素荧光包络面积算法那样波段较多时对包络线去除后的荧光峰特征的还原越好。作者认为MERIS波段设置作为目前被认可的较科学的海洋遥感高光谱波段设置在一定程度上解决了波段冗余的问题。采用MERIS波段设置建立悬浮泥沙算法在数据处理量和算法精度上达到平衡。
黄色物质本身光谱特征比较单一，无法从遥感反射比曲线中分析随着黄色物质吸收系数的变化，光谱会发生怎样的变化。也无法确定蓝波段遥感反射比的降低是因为叶绿素的吸收还是黄色物质的吸收。所以黄色物质吸收系数很难基于光谱对其响应的分析建立较好的算法。幸运的是已经有较经典的遥感反射比与水色三要素固有光学量关系的表达式，该关系表明遥感反射比曲线主要是由叶绿素光谱、悬浮泥沙光谱、黄色物质光谱以及纯水的光谱通过一定表达式组合而成的，可以通过半分析算法利用已有的关系式，从遥感反射比曲线中将叶绿素光谱、悬浮泥沙光谱和纯水光谱提取出来后，剩余的即为黄色物质的吸收光谱曲线。本文拟采用前面建立的叶绿素和悬浮泥沙算法，计算出叶绿素和悬浮泥沙的浓度，然后根据半分析算法计算得到黄色物质吸收系数。本研究中黄色物质400nm吸收系数的反演结果与实测数据比较发现两者的相关系数平方达到0.55，考虑到在利用叶绿素包络面积算法和悬浮泥沙分段算法也存在一定的反演误差，可以认为本文建立的黄色物质反演算法是比较成功的。与通常的针对某一个海区采用遥感反射比波段比值反演黄色物质的算法相比，作者认为本研究建立的黄色物质算法的思路更适宜于其它海区二类水体的水色三要素反演工作中。
需要强调的是，本研究的目的不仅仅是针对珠江口建立更高精度的算法，同时也希望本研究涉及的算法思路能够较好的应用于其它海区的叶绿素、悬浮泥沙和黄色物质的高光谱反演中，更好的基于不同高光谱传感器的特征应用于各类高光谱传感器上。